A semi‐analytical model for capturing dynamic behavior of hydraulic fractures during flowback period in tight oil reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic fracturing has been successfully employed for unconventional oil and gas recovery for decades. During flowback, the closure of the fracture may exhibit with the pressure drop of fracturing fluid dewatering. However, fracture closure always is ignored or treated as stress‐dependent fracture properties in previous flowback models. This paper presented a dynamic fracture model, which can comprehensively capture the dynamic behavior of hydraulic fractures during the flowback. A nonlinear relationship between fracture aperture and contact stress acting on the fracture surfaces is adopted to simulate fracture closure. The fracture aperture calculated by the displacement discontinuity method (DDM) is used to characterize the fracture pore volume and fracture conductivity, which will be dynamically updated in the flow model. Then, the pressure and saturation of each phase, along with the displacement on the fracture surface, are calculated by solving flow equations and geomechanics equations with iterative coupling approach. The new semi‐analytical model is validated by comparing it with a fully coupled stress‐porosity pressure numerical simulation model setup by ABAQUS® and CMG. Then, the dynamic behaviors of hydraulic fractures are investigated in detail by several cases. Results show that fracture closure is an important reason for the decline in production during the flowback and early production. And it is more important to enhance the properties of the stimulated reservoir volume (SRV) than to only create a fracture with high conductivity. Lastly, the key parameters (the fracture effective length and fracture conductivity under variable contact stress) can be interpreted by history‐matching the field flowback data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».